## IMPLEMENTASI ALGORITMA KLASIFIKASI SUPPORT VECTOR  MACHINE UNTUK ANALISA SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP KEBIJAKAN PSBB
1 Heart Parasian PR Zuriel, 2 Achmad Fahrurozi
1,2 Fakultas Teknologi Industri, Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat
1 simanungkalitparasian@gmail.com, 2 achmad.fahrurozi12@gmail.com

## Abstrak
Pada  saat ini  penggunaan  Twitter  semakin luas. Pengguna  Twitter dapat dengan  bebas untuk  berpendapat  dan  membagikan  sudut  pandang  mereka  mengenai  isu  tren  dunia.  Hal  ini membuat konten Twitter menjadi beragam dan menarik untuk dianalisa, termasuk dengan tren ini  membuat  pemerintah  mengeluarkan  kebijakan  yang  bertujuan  untuk  menekan  laju pertambahan  orang  yang  terinfeksi  virus.  Kebijakan  ini  diberi  nama  Pembatasan  Sosial Berskala  Besar  atau  yang  dikenal  PSBB.  Kebijakan  ini  pun  hangat  diperbincangkan  di berbagai sosial media, tak terkecuali Twitter. Analisa sentimen dilakukan dengan menggunakan Support  Vector  Machine  (SVM)  sebagai  algoritma klasifikasi  pada  data tweet  yang  berjumlah 22.335  data.  Pelabelan  data  dalam  penelitian  ini  dilakukan  menggunakan  metode  Lexicon Based.  Pada penelitian ini terdapat 4 model SVM yang dibangun menggunakan 4 fungsi kernel yaitu kernel Linear, RBF, Polinomial dan Sigmoid. Hasil klasifikasi dari masing-masing model diukur performanya menggunakan k-fold cross validation.  Berdasarkan  perhitungan, diperoleh bahwa performa model klasifikasi SVM dengan kernel RBF merupakan yang terbaik dibanding kernel  lainnya  dalam  kasus  penelitian  analisa  sentimen  ini.  Nilai  accuracy,  precision,  recall, dan  f1-score-nya  yang  diperoleh  model  klasifikasi  dengan  kernel  RBF  secara  berturut-turut adalah  95.94%,  94.41  %,  97.8%,  dan  96.08%.  Model  klasifikasi  dengan  kernel  RBF  ini memberikan  mengklasifikasikan  11.764  (52.7%)  data  tweet  ke  dalam  kelas  positif  dan  10.571 (47.3%)  data  tweet  ke  dalam  kelas  negative.  Hasil  tersebut  memberikan  kesimpulan  bahwa pengguna Twitter cenderung bersentimen positif terhadap kebijakan PSBB.
Kata Kunci: Analisa Sentimen, Fungsi Kernel, PSBB, Support Vector Machine, Twitter

## Abstract
Nowadays, the use of Twitter is increasingly widespread. Twitter users can freely express their  opinions  and  share  their  point  of  view  on  world  trending  issues.  This  makes  Twitter content diverse  and  interesting  to  analyze,  including  the  trend  of  government  policies  that  are widely  discussed  in  Indonesia.  The  emergence  of  the  Covid-19  pandemic  has  prompted  the government to issue a policy  that  aims  to  reduce  the  rate  of  increase  in  people  infected  with the  virus.  This  policy  is called Large-Scale Social Restrictions or what is known as PSBB. This policy is also hotly discussed on various social media, including Twitter. Sentiment analysis is carried  out  using  the  Support  Vector  Machine  (SVM)  as  a  classification  algorithm  for  tweet data, totaling 22,335 data. Data labeling in this study done by using Lexicon Based method. In this  study,  there  are  4  SVM  models  built  using  4  kernel  functions,  namely  the  Linear  kernel, RBF,  Polinomial  and  Sigmoid.  In  this  study,  there  are  4  SVM  models  built  using  4  kernel functions,  namely  the  Linear  kernel,  RBF,  Polinomial  and  Sigmoid.  The  results  of  the classification of each model are measured for their performance using k-fold cross validation. Based on the calculations, it is found that the performance of the SVM classification model with the  RBF  kernel  is  the  best  compared  to  other  kernels  in  the  case  of  this  sentiment  analysis research.  The  accuracy,  precision,  recall,  and  f1-score  values  obtained  by  the  classification
model  with  the  RBF  kernel  were  95,94%,  94,41  %,  97,8%,  and  96,08%,  respectively.  This classification model with the RBF kernel provides classifying 11.764 (52,7%) tweet data into a positive class and 10.571 (47,3%) tweet data into a negative class. These results conclude that Twitter users tend to have a positive sentiment towards the PSBB policy.
Keywords: Kernel Function, PSBB, Sentiment analysis, Support Verctor Machine, Twitter

## PENDAHULUAN
Internet saat ini sudah menjadi kebutuhan  bagi  masyarakat  terutama  di Indonesia  dimana  penggunaan  internet  setiap tahunnya  terus  bertambah.  Sebuah survey yang dilakukan oleh Asosiasi Penye- lenggaraan  Jasa  Internet  Indonesia  (APJII) menunjukkan ada peningkatan 10,12% penggunaan internet pada tahun 2019 dibandingkan  dengan  tahun  2018.  Pengguna internet yang  sudah  masif  ini  turut bertambah dengan  penggunaan  sosial  media,  dimana sosial  media  ini  menjadi  wadah  masyarakat untuk saling  berinteraksi  satu  sama  lain  tanpa batas  waktu  maupun  tempat.  Sosial  media yang  populer  dikalangan  masyarakat  salah satunya  adalah  Twitter.  Menurut  data  yang dimiliki  PT.  Bakrie  Telkom,  Twitter  yang merupakan  situs microblogging populer  ini memiliki  pengguna  di  Indonesia  pada  tahun 2013,  terdapat  19,5  juta  dari  500  juta pengguna secara global.
Twitter  menjadi  populer  karena  dirasa lebih  simpel  dalam  hal  menyampaikan  opini atau  pendapat  terhadap  produk,  isu  sosial, hingga  kebijakan  pemerintah  yang  menjadi topik  hangat  dalam  bentuk  teks  singkat  yang disebut dengan tweet .  Kebijakan  yang  sempat ramai diperbincangan di Twitter salah satunya
adalah  kebijakan  PSBB.  Kebijakan  PSBB  ini merupakan kebijakan pemerintah yang bertujuan  untuk  menekan  angka  penyebaran kasus  Covid-19  di  tanah  air.  Hal  ini disebabkan  karena  pertumbuhan  angka  kasus infeksi virus semakin hari semakin meningkat.
Data yang diperoleh dari website gugus tugas  percepatan  penanggulangan  Covid-19, per  tanggal  19  Mei  2020  jumlah  kasus terinfeksi  covid-19  sebesar  43,803  kasus dengan  pertambahan  kasus  perharinya  1.041 kasus [1]. Kebijakan PSBB menuai pro kontra di  media  sosial  Twitter  dan  menjadi  topik yang  hangat  untuk  di  bahas  dan  komentar- komentar  dari  masyarakat  ini  pun  memiliki sentimen  positif  maupun  negatif  terhadap kebijakan  ini  yang  menjadi  menarik  untuk dilakukan analisa sentimen pengguna terhadap kebijakan PSBB ini.
Analisa  sentimen  dilakukan  untuk melihat  pendapat  atau  kecenderungan  opini terhadap  subuah  masalah  atau  objek  oleh seseorang  [2].  Analisa  sentimen  dimple- mentasikan  pada  berbagai  situs review pengguna  layanan  jasa  hotel  [3], review pengunjung  lokasi  wisata  [4],  maupun  pada situs microblogging Twitter  [5],  bertujuan untuk mengetahui tingkat kepuasan konsumen, tweet yang  mengarah  ke cyber bullying [6],  sentimen  masyarakat  terhadap
calon  Gubernur  [7],  maupun  sentimen terhadap  penerapan social  distancing dalam masa  pandemi  [8].  Secara  umum,  penelitian terkait  analisa  sentimen  dapat  dibedakan berdasarkan metode pelabelan dataset , metode klasifikasi yang digunakan, serta jumlah kelas yang didefinisikan.
Berdasarkan metode klasifikasinya, terdapat  tiga  pendekatan  utama  dalam  analisa sentimen, yaitu pendekatan machine learning , pendekatan lexicon-based ,  dan hybrid antar keduanya.  Pendekatan lexicon - based sendiri dibagi  ke  dalam  2  kelompok  besar,  yaitu pendekatan dictionary- based (didasarkan pada kata-kata  dalam  kamus,  misalnya  WordNet, SenticNet,  dan  lain-lain)  dan  pendekatan corpus-based (menggunakan  data corpus data yang  dibangun,  yang  dibagi  lagi  ke  dalam pendekatan statistical dan semantic )  [9].
Algoritma machine  learning yang  umumnya digunakan  dalam  analisa  sentimen  dengan pendekatan machine  learning adalah Naive- Bayes  classifier [10],  SVM  [8],  LSTM  [11], maupun ensemble classifier [4].
T.  Ahn  Le,  dkk  [11]  menggunakan  4 ribu tweet yang  dilabeli  manual  sebagai dataset ,  terdiri  dari tweet yang  mengandung banyak  kata-kata  singkatan  atau  istilah  tidak formal dalam bahasa Indonesia. Pada penelitian  tersebut  didefinisikan  3  kelas (positif,  negatif,  dan  netral),  menggunakan algoritma Long  Short  Term  Memory (LSTM) sebagai classifier dan  memperoleh  tingkat akurasi sebesar 73,2%. U. Khaira, dkk [6] juga melakukan  pelabelan  secara  manual  dan
mendefinisikan  3  kelas,  sementara  klasifikasi dilakukan dengan menggunakan lexicon-based dan  SentiStrength  sebagai  pendekatannya. Dari dataset berupa  454 tweet ,  diperoleh bahwa  161 tweet tidak  terindikasi bullying (35.4%),  87 tweet netral  (19.1%),  dan  206 tweet terindikasi bullying (45.4%).  Model klasifikasi  dalam  penelitian  ini  memiliki tingkat akurasi sebesar 60.5%. Tingkat akurasi yang  rendah  kemungkinan  diperoleh  karena menggunakan dictionary yang  tidak  sesuai dengan karakteristik dataset yang dimiliki.
Sementara  itu  C.  Shofiya  dan  S.  Abidi [8]  menggunakan  pendekatan  lainnya  dalam melakukan analisa sentimen, yaitu pendekatan
machine learning . Penelitian tersebut menggunakan total 629 tweet sebagai dataset , dengan  persentase tweet netral,  negatif,  dan positif  berturut-turut  adalah  40%,  35%,  dan 25%.
Proporsi  data  latih  dan  data  uji  yang diterapkan  adalah  80%  berbanding  20%, sementara  tingkat  akurasi  dari  klasifikasi dengan  3  kelas  tersebut  adalah  71% menggunakan  kernel  RBF.  C.  Shofiya  dan  S. Abidi  mengubah  jumlah  kelas  menjadi  2  dan memperoleh  peningkatan  akurasi  menjadi 81%  jika  menggunakan  kernel  Linier,  namun tidak  meningkat  jika  menggunakan  kernel RBF. Di sisi lain, Murni, dkk [4] menggunakan pendekatan hybrid dalam melakukan  analisa  sentiment  terhadap  review pengunjung  tempat  wisata.  Secara  singkat, pendekatan hybrid tersebut  menggunakan metode lexicon - based untuk  melabelkan
dataset , sehingga tidak perlu dilakukan secara manual,  sementara  metode machine learning
digunakan sebagai classifier .
Analisa  sentimen  dinilai  dapat  alat bantu  untuk  mengetahui  bagaimana  sentimen masyarakat  dalam  opininya  terhadap  sebuah layanan,  kebijakan,  dan  lain  sebagainya. Oleh  karena  itu  diperlukan  proses  otomatis untuk  melakukan  proses  klasifikasi  dan sentimen  analisis  setiap  opini  atau dataset
yang diambil. Berdasarkan penelitian terdahulu, SVM merupakan algoritma machince learning yang sering digunakan dan memberikan  hasil  yang  cukup  mumpuni dalam  riset  analisa  sentimen.  SVM  juga menyediakan  pilihan  yang  banyak  dalam pembentukan  model  klasifikasinya,  terkait dengan  fungsi  kernel  yang  dapat  digunakan untuk membangun modelnya.
Pemilihan  fungsi  kernel  berbeda  dapat meningkatkan  akurasi  [8]  pada  karakteristik data  tertentu.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menerapkan algoritma SVM untuk menganalisa  sentimen  pengguna  Twitter terhadap
kebijakan PSBB dengan mempertimbangkan fungsi kernel yang digunakan dalam membangun model
klasifikasinya.

## METODE PENELITIAN
Analisa sentimen dilakukan menggunakan dataset berupa tweet yang didapat dari sosial media sosial Twitter. tweet diambil  berdasarkan  kata  kunci  ‘psbb’  yang diambil  pada  tanggal  28  Mei,  16  September dan  27  September  2020.  Data tweet mentah diperoleh  menggunakan  akses  Twitter API dengan cara crawling . Setelah itu data mentah melalui tahap pre-processing seperti pemebersihan tweet dari  simbol,  angka, username,  RT,  hashtag,  tanda  baca,  url  dan lainnya  yang  dirasa  mengganggu  proses ekstraksi  fitur  dan  klasifikasi tweet .    Setelah proses  itu,  data  akan  dilabeli  dengan  positif dan  negatif  menggunakan Lexicon  Based , kemudian  data  yang  telah  dilabeli  tersebut akan menjadi dataset untuk diolah pada tahap processing .  Pada  tahap processing data diklasifikasikan menggunakan model algoritma Support  Vector  Machine ,  diberikan juga  hasil  dari  pelatihan  dan  uji  model algoritma.  Pada  tahap  akhir  merupakan penyajian  hasil  model  algoritma  klasfikasi yang  divisualisasikan  dalam  bentuk  tabel maupun  diagram.  Tahapan  dalam  melakukan analisa  sentimen  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 1.

## Gambar 1. Alur Proses Analisa Sentimen

## Pengumpulan Data
Data  diperoleh  dengan  menggunakan teknik crawling data pada situs www.twitter.com. Penulis menggunakan fasilitas dari Twitter berupa Twitter API untuk melakukan  request  data.  Sebelum  melakukan pengumpulan data dengan crawling pada situs Twitter langkah pertama yang harus dilakukan adalah mendaftarkan
akun menjadi pengembang pada situs https://developer.twitter.com/en/apps dan
melakukan  pendaftaran Apps .  Adapun  data diambil  pada  tanggal  28  Mei,  16  September, dan 27 September 2020.
Setelah  melalui  semua  proses  dan diterima  oleh  pihak  Twitter  selanjutnya dilakukan  pembuatan Apps untuk  men- dapatkan consumer  API  key , consumer  API secret  key , access  token ,  dan access  token secret ,  dimana  4  hal  itu  dibutuhkan  untuk
menjadi credential untuk  melakukan request pada  Twitter API . Crawling data  dilakukan dengan  menggunakan  kata  kunci  ‘psbb’  pada tanggal  28  Mei,  16  September  dan  27 September  2020.  Setelah  menjalankan  naskah kode  diatas  diperoleh  data  sebanyak  24,704 dan kemudian disimpan kedalam file berformat csv.

## Preprocessing Data
Preprocessing data  merupakan  tahap untuk  mengubah  bentuk  data  menjadi  lebih terstruktur  sehingga  dapat  sesuai  dengan kebutuhan  untuk  proses  lebih  lanjut.  Secara garis  besar  tahapan preprocessing disajikan pada  Gambar  2,  dengan  input  berupa  data tweet .  Terdapat  4  proses  secara  terurut  yang dilakukan  pada  tahap  ini,  yaitu Case Folding , Cleaning , Tokenizing , dan Stopword Removal . Berikut Case folding merupakan  proses
merubah  huruf  besar  alfabet  atau uppercase menjadi  huruf  kecil  ( lowercase ),  sementara Cleaning merupakan  proses  membersihkan data  dari  komponen-  komponen  yang  tidak diperlukan dalam proses analisa sentimen. Hal yang dibersihkan pada proses ini adalah tautan URL, simbol RT, simbol @, digit, whitespace , tags ,  dan hashtags .  Selanjutnya  masuk  ke proses Tokenize , merupakan penguraian kalimat  menjadi  token-token  atau  kata tunggal.  Proses  terakhir  yaitu Stopword Removal , merupakan salah satu proses penting dalam melakukan analisa sentimen.
Pembobotan Kata dan Pelabelan Data
Pembobotan kata adalah proses pemberian nilai terhadap setiap kata yang ada pada setiap opini yang sudah melewati proses data preprocessing .  Pada  penelitian  ini
digunakan metode
TF-IDF dengan menggunakan  persamaan  (1)  dan  persamaan (2).
(1)
(2)
Gambar 2. Alur Tahapan Preprocessing Data
Proses  pelabelan  data  pada  penelitian ini  dilakukan  dengan  menggunakan  metode
Lexicon - based .  Prosedur  untuk  menentukan kelas sentimen dengan menggunakan
Lexicon - based adalah  dengan  menghitung skor jumlah  bobot  kata  positif  ditambah  skor jumlah  bobot  kata  negatif  dalam  setiap kalimat.
Kalimat yang memiliki skor lebih besar dari  nol  diklasifikasikan  ke  dalam  kelas positif, sedangkan kalimat yang memiliki skor sama  dengan  nol  akan  diklasifikasikan  ke dalam  kelas  netral,  sedangkan  kalimat  yang memiliki skor lebih kecil dari diklasifikasikan ke  dalam  kelas  negatif.  Bobot  positif  dan negatif  diperoleh  dari  kamus lexicon yang diunduh dari situs https://github.com/fajri91/InSet [12].
Tahap  Pelatihan  dan  Pengujian  Model
Klasifikasi
Pada Model klasifikasi sentimen terlebih dahulu dilatih dengan data latih yang telah  diberikan  bobot  dengan  TF-IDF  atau yang  disebut  tahap  pelatihan,  tahap  pelatihan bertujuan  untuk  menemukan  nilai  a,  nilai  w dan nilai konstanta b sebagai parameter untuk menemukan hyperplane terbaik.  Data  latih yang  telah  diberikan  bobot  diubah  menjadi bentuk  vector  dengan  y ∈ (-1,1).  Untuk mencari margin terbesar digunakan persamaan (3), dengan kendala yang dinyatakan oleh pertidaksamaan (4).
(3)
(4)
Model  matematis  dari  permasalahan  di atas  dapat  diselesaikan  dengan  lebih  mudah dengan mengubahnya menjadi fungsi Lagrangian  dan  disederhanakan  menjadi persamaan  (5),  dengan  variabel sebagai Lagrange multiplier .
(5)
Nilai  optimum  dari  persamaan  (5) dapat  diperoleh  dengan  meminimumkan  L terhadap  w  sekaligus  terhadap  b  dan  a, sehingga  masalah  Lagrange  dapat  dinyatakan dengan persamaan (6) berikut:
(6)
Selanjutnya  akan  diperoleh  nilai yang  digunakan  untuk  menemukan  nilai bobot (w). Terdapat nilai untuk setiap data latih dalam masalah klasifikasi. Nilai yang lebih  besar  dari  merupakan support  vector dan dapat digunakan untuk mencari hyperplane (b). Untuk memisahkan data yang sulit dipisahkan secara linear maka digunakan fungsi  kernel  untuk  melakukan  transformasi data.  Persamaan  kernel  yang  digunakan contohnya  adalah  kernel  linier,  seperti  pada persamaan (7) [13].
(7)
Pada penelitian ini digunakan 4 macam kernel,  yaitu  kernel  Linear,  RBF,  Polinomial dan  Sigmoid.  Setelah  pembentukan  model klasifikasi, kemudian model diuji dengan data uji  yang  sudah  diperoleh.  Pengujian  ini dilakukan  untuk  menghitung  performa  model klasifikasi  yang  dibuat  dan  melihat  prediksi yang  dilakukan  oleh  model  klasifikasi terhadap data uji.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Pengumpulan Data
Berdasarkan  penjelasan  sebelumnya, setelah  data  berhasil  dikumpulkan  dengan menggunakan teknik crawling data, kemudian data  disimpan  dalam  bentuk  csv.  Dari  proses pengumpulan  data  berhasil  dikumpulkan
24,704  data tweet .  Tabel  1  menyajikan beberapa contoh dari hasil pengumpulan data.

## Hasil Preprocessing
Setelah  data  dikumpulkan,  data  masuk ke  dalam  tahap preprocessing sebelum  data tersebut  dapat  digunakan  untuk  melatih  dan menguji model klasifikasi.
Pada  tahap preprocessing ini,  data melewati proses casefolding , cleaning , tokenizing ,  dan Stopword Removal .  Tabel  2 menyajikan beberapa hasil dari tahap preprocessing data.

## Hasil Pelabelan Data
Setelah  dilakukan preprocessing dan pembobotan  kata  pada  setiap  data tweet yang diperoleh, dilakukan pemberian label terhadap tiap data tersebut dengan menggunakan metode Lexicon Based .
Tabel 1. Contoh Hasil Pengumpulan Data No. Tweet 1 @Lyonskylight Sabar woee lagi psbb wkwkw 2 RT @indo35meme: wah psbb diperpanjang https://t.co/1hxzevkOtW
3 Udah mau 3x psbb tidak ada  perubahan. https://t.co/KwFAbOYQuH Tabel 2. Hasil Data Preprocessing Data Sebelum Tahap Preprocessing Data Sesudah Tahap Preprocessing @Lyonskylight Sabar woee lagi psbb wkwkw sabar woee psbb wkwkw RT @indo35meme: wah psbb diperpanjang https://t.co/1hxzevkO tW psbb diperpanjang Udah mau 3x psbb tidak ada perubahan. https://t.co/KwFAbO YQuH udah psbb tidak perubahan
Tabel  3  menyajikan  beberapa  contoh hasil  pelabelan  data.  Dari  24,704  data  yang telah dilabeli dengan Lexicon Based, terdapat 11.357  data  berlabel  positif,  10.978  data berlabel  negatif,  dan  1.739  data  berlabel netral.  Pada  penelitian  ini,  analisa  sentimen dilakukan  hanya  pada  kelas  positif  dan negatif, sehingga  data  berlabel  netral  dihapus dari dataset .  Dengan  demikian,  jumlah  data berlabel yang digunakan dalam tahap pelatihan  dan  pengujian  berjumlah  total 22.335 data.

## Hasil Analisa Sentimen
Hasil analisa sentimen pada penelitian  ini  disajikan  ke  dalam  web interaktif  yang  memungkinkan user untuk memilih fungsi  kernel  yang  digunakan  dalam membangun  model  klasifikasi  SVM.  Secara garis  besar, website yang  dibuat  memiliki  4 buah  halaman,  yaitu  halaman  Tentang, halaman Data Preprocessing , halaman
Klasifikasi  Sentimen,  dan  halaman  Hasil Klasifikasi. Halaman Tentang berfungsi untuk menampilkan  judul  dari  penelitian,  abstrak, dan  data  diri  pembuat web  ini.  Pada  halaman tentang  ini  hampir  keseluruhan  isinya  berupa teks,  namun  terdapat  juga  checkbox  untuk menampilkan data diri pembuat web.
Halaman Data Preprocessing dirancang untuk menampilkan tahapan yang terjadi pada tahap preprocessing data.  Halaman  ini menampilkan data awal yang disajikan dalam bentuk  tabel,  berisi  hasil  dari  pengumpulan data yang telah dilakukan. Pada halaman Data Preprocessing juga  ditampilkan  tabel  data hasil  dari  proses case - folding , cleaning , tokenizing ,  maupun Stopword Removal . Tampilan  halaman  Data Preprocessing dapat dilihat  pada  Gambar  3,  Gambar  4,  dan Gambar  5  yang  berturut-turut  menampilkan data  awal,  data  hasil  proses case - folding dan cleaning ,  serta  data  hasil  proses tokenizing dan Stopword Removal .
Tabel 3. Contoh Hasil Pelabelan pada Data Penelitian
Kode Data Sentimen D1 sabar woee psbb  wkwkw 1 D2 psbb diperpanjang 1 D3 udah psbb tidak perubahan -1
Gambar 3. Tampilan Data Awal Pada Halaman Data Preprocessing
Gambar 4. Tampilan Data Hasil Proses Case-Folding dan Cleaning Pada Halaman Data

## Preprocessing
Pada  halaman  Klasifikasi  Sentimen disajikan  hasil  evaluasi  dari  model  klasifikasi yang  dibangun.  Selain  itu  ditampilkan  tabel data  yang  digunakan  untuk  pelatihan  dan pengujian  model  klasifikasi.  Data  yang ditampilkan  merupakan  data  yang  sudah dilabeli  dengan  metode Lexicon  Based. Pada
halaman ini terdapat juga histrogram frekuensi sentimen  dari  basis  data  penelitian  dan selectbox  untuk  memilih  fungsi  kernel  untuk membangun  model  klasifikasi  SVM  yang diinginkan. Tampilan  bagian awal  dan contoh isi  dari  halaman  Klasifikasi  Sentimen  dapat dilihat pada Gambar 6 dan Gambar 7.
Gambar 5. Tampilan Data Hasil Proses Tokenizing dan Stopword Removal pada Halaman Data Preprocessing
Gambar 6. Tampilan Awal Halaman Klasifikasi Sentimen
Gambar 7. Histogram Frekuensi Sentimen Basis Data pada Halaman Klasifikasi Sentimen
Sementara itu, halaman Hasil
Klasifikasi  menampilkan  hasil  dari  prediksi yang  dilakukan  oleh  model  klasifikasi  SVM yang  dibangun  sesuai  dengan  kernel  yang dipilih oleh user . Hasil klasifikasi ini disajikan dalam  bentuk  tabel  dan pie  chart .  Tabel
menyajikan  data  uji  yang  termasuk  ke  dalam kelas  positif  maupun  kelas  negatif,  sementara pie chart menyajikan persentase data uji yang masuk  ke  kelas  positif  dan  negatif.  Tampilan halaman  Hasil  Klasifikasi  dapat  dilihat  pada Gambar 8 dan Gambar 9.
Gambar 8. Tampilan Bagian Awal dari Halaman Hasil Klasifikasi
Gambar 9. Bagian Akhir dari Halaman Hasil Klasifikasi
Tabel 4. Hasil Pengukuran Performa Model Klasifikasi Berdasarkan Fungsi Kernel
Parameter Performa Linear RBF Polino mial Sigmoid Akurasi 94.93% 95.94% 94.55% 93.01% Precision 95.0% 94.41% 90.59% 93.06% Recall 95.03% 97.8% 99.62% 93.20% F1- score 95.01% 96.08% 94.89% 93.13%

## Performa Model Klasifikasi
Performa  model  klasifikasi  meliputi
empat buah parameter, yaitu akurasi, precision , recall dan  f1- score .  Pengukuran performa  model  didasarkan  pada  confusion
matrix  dan  dengan  menggunakan  data berjumlah  22.335.  Pengukuran  performa dilakukan  terhadap  4  buah  model  SVM  yang dibangun  dengan  4  fungsi  kernel  berbeda. Tabel  4  menyajikan  hasil  pengukuran
performa  model  SVM  berdasarkan  fungsi kernelnya. Performa yang disajikan
merupakan  rata-rata  dari  hasil  perhitungan tiap  iterasi  dengan  metode  k- fold  cross validation , dengan nilai k yang dipilih adalah 5.
Setelah dilakukan pengukuran
performa  sebanyak  5  kali  dengan  5- cross validation diperoleh  bahwa  model  klasifikasi SVM  dengan  kernel  RBF  merupakan  model klasifikasi yang memberikan performa keseluruhan  terbaik  dengan dataset pada penelitian ini, dengan nilai akurasi, precision , recall dan  f1- score secara  berturut-turut adalah 95.94%, 94.41 %, 97.8%, dan 96.08%. Model  klasifikasi  ini  memprediksi  terdapat sentimen  positif  sebanyak  11.764 tweet dan sentimen  negatif  sebanyak  10.571 tweet ,
seperti  dapat  dilihat  pada pie  chart dalam Gambar 11. Hasil tersebut menunjukan bahwa pengguna Twitter cenderung memiliki sentimen  positif  terhadap  kebijakan  PSBB menurut  model  klasifikasi  sentimen  yang dibuat pada penelitian ini.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil pengukuran performa  model  klasifikasi  SVM  dengan kernel  RBF  mendapatkan  hasil  keseluruhan yang  paling  baik  dibanding  model  dengan kernel  lainnya.  Nilai  akurasi, precision , recall , dan f1- score yang dimiliki oleh model tersebut  secara  berturut-turut  adalah  95.94%, 94.41  %,  97.8%,  dan  96.08%.  Model
klasifikasi  memprediksi  terdapat  sentimen positif  sebanyak  11.764 tweet (52.7%)  dan sentimen  negatif  sebanyak  10.571 tweet (47.3%).  Dari  hasil  ini  disimpulkan  bahwa dari  22.335 tweet pengguna  Twitter  yang diambil  pada  tanggal  28  Mei,  16  September dan 27 September 2020, cenderung bersentimen  positif  terhadap  kebijakan  PSBB di  Indonesia.  Adapun  saran  untuk  penelitian selanjutnya  diantaranya  adalah  melakukan tahap preprocessing data  yang  lebih  banyak dan  menggunakan  data  selain  dari  sosial media Twitter. Penggunaan algoritma klasifikasi lain juga disarankan untuk pengembangan penelitian selanjutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Gugus  Tugas  Percepatan  Penanganan Covid  19,  “Peta  Sebaran”,  2020, https://covid19.go.id/peta-sebaran,
diakses 19 Juni 2020.
[2] B.  Pang  dan  L.  Lee,  “Opinion  Mining and  Sentiment  Analysis”,  Foundation and Trends Information Retrieval, Vol. 2 (No. 1-2), hal. 1-135, 2008.
[3] G.  Markopoulos,  G.  Mikros,  A.  Iliadi,
dan M. Liontos, “Sentiment Analysis of
Hotel Reviews in Greek: A
Comparison  of  Unigram  Features”,
Springer  Proceedings  in  Business  and
Economics, 2015, hal. 373-382.
[4] Murni,  T.  Handhika,  A.  Fahrurozi,  I. Sari,  D.P.  Lestari,  "Hybrid  Method  for Sentiment Analysis Using
Homogeneous  Ensemble Classifier ”,
2nd International Conference of
Computer  and  Informatics Engineering
(IC2IE), 2019, hal. 232-236.
[5] O.Y.  Adwan,  M.  Al-Tawil,  A.M.
Huneiti,  R.A.  Shahin,  A.  Zayed,  R.H. Al-Dibsi,  "Twitter  Sentiment  Analysis Approaches: A Survey", iJET, Vol. 15, No. 15, hal. 79-92, 2020.
[6] U.  Khaira,  R.  Johanda,  P.  Utomo,  dan
T.  Suratno,  “Sentiment  Analysis  of Cyberbullying on Twitter Using SentiStrength”,  Indonesian  Journal  of Artificial Intelligence and Data Mining (IJAIDM),  Vol.  3,  No.1,  hal.  21-27,
2020.
[7] G.A.  Buntoro,  “Sentiment  Analysis  to
Prediction  DKI  Jakarta  Governor  2017 on  Indonesian  Twitter”,  International Journal  Of  Science,  Engineering,  And Information Technology, Vol. 2, No. 1, hal. 36-40, 2017.
[8] C.  Shofiya  dan  S.  Abidi,  “Sentiment
Analysis  on  COVID-19-Related  Social Distancing  in  Canada  Using  Twitter Data”,  Int.  J.  Environ.  Res.  Public
Health, 18, 5993, 2021.
[9] A.  Sadia,  F.  Khan,  dan  F.  Bashir,  “An Overview  of Lexicon - Based Approach
For  Sentiment  Analysis”,  2018  3rd International  Electrical  Engineering
Conference (IEEC  2018),  2018,  hal.  1- 6.
[10]   Y.  Cahyono  dan  Saprudin,  “Analisis Sentiment  Tweets  Berbahasa  Sunda
Menggunakan  Naive  Bayes Classifier dengan  Seleksi  Feature  Chi  Squared Statistic”, Jurnal Informatika
Universitas  Pamulang,  Vol.  4,  No.  3, hal. 87-94, 2019.
[11]   T. Anh Le, D. Moeljadi, Y. Miura, dan T.  Ohkuma,  “Sentiment  Analysis  for
Low  Resource  Languages:  A  Study  on Informal Indonesian Tweets”,
Proceedings  of  the  12th  Workshop  on Asian  Language  Resources,  2016,  hal.
123–131.
[12]  F.  Koto  dan  G.  Y.  Rahmaningtyas,
“InSet Lexicon :  Evaluation  of  a  Word List for Indonesian Sentiment Analysis in  Microblogs”,  2017  International
Conference on Asian Language Processing (IALP), hal. 391-394, 2017.
[13]  S.  S.  Chaeikar,  “PFW:  Polygonal Fuzzy  Weighted—An  SVM Kernel  for the  Classification  of  Overlapping  Data Groups,” Electronics, hal. 1-14, 2020.